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182 ARTÍCULOS RIA / Vol. 38 / N.º 2

Cartografía de susceptibilidad hídrica en el delta del río Paraná

Cartografía de susceptibilidad hídrica en el delta del río ParanáSEPULCRI, M.G.1; PIZARRO, M.J.1; FLAMENCO, E.1; HERRERA, M.1; BORUS, J.2; GIORDANO, L.2

RESUMEN

El delta del río Paraná es un ecosistema de alta fragilidad ambiental y muy susceptible a las inundaciones. A su vez, se caracteriza por tener una importante actividad económica, social y productiva. Disponer de una car-tografía de susceptibilidad hídrica en la región es una herramienta útil para la toma de decisiones en los secto-res agropecuario y forestal. Además de los pronósticos de caudales, es importante contar con una estimación de la distribución espacial de los derrames según el escenario hidrológico previsto que puede fluctuar entre muy seco (aguas muy bajas) y muy húmedo (aguas muy altas). Mediante el procesamiento y clasificación de imágenes satelitales de alta resolución correspondientes a la serie temporal 1980-2010 se generó un mapa de susceptibilidad hídrica en el tramo medio del delta Paranaense. El empleo de esta información superpuesta con las cartas topográficas de la zona permitirá al productor agropecuario, a través de la ubicación por coorde-nadas geográficas, tener conocimiento del grado de afectación por el agua que tendrá un área determinada.

Palabras clave: imágenes satelitales, escenarios hídricos, distribución espacial, pronóstico.

ABSTRACT

The Paraná River delta plays a key role in the economies, water resources, agriculture and social field of the region. A water susceptibility mapping of the region could be a useful tool for the decision making in the agricul-ture and forestry fields. In addition to the flow forecasts, an estimation of the spatial distribution of the flooding areas according to the predicted hydrologic scenario is very important. The hydrologic scenarios range from very dry (very low water) to very humid (very high water). A water susceptibility map for the mid Paraná River delta was generated using high resolution images from 1980 to 2010 time series, which were processed and classified. This resulting information can be overlapped with the topographic maps of the region and through the geographic coordinate location a field producer or another entity could be aware of the degree of damage by water that a certain area could suffer.

Keywords: satellite images, hydrological scenarios, spatial distribution, forecast.

1Instituto de Clima y Agua. CIRN INTA Castelar. Las Cabañas y Los Reseros s/n (1712), Castelar, Buenos Aires, Argentina. Correo: [email protected] Nacional del Agua. Au. Ezeiza-Cañuelas, tramo Jorge Newbery Km 1,62 (1804), Ezeiza, Buenos Aires, Argentina.

Recibido 04 de agosto de 2011 // Aceptado 07 de marzo de 2012 // Publicado online 09 de mayo de 2012

183Agosto 2012, Argentina

SEPULCRI, M.G.1; PIZARRO, M.J.1; FLAMENCO, E.1; HERRERA, M.1; BORUS, J.2; GIORDANO, L.2

INTRODUCCIÓN

La cuenca del Plata juega un rol relevante en la econo-mía, recursos hídricos y la agricultura de la región (Su et al., 2008). El valle aluvial del río Paraná, en sus tramos medio e inferior con frecuencia es afectado por inundaciones con daños considerables tanto a nivel social como económico y productivo (Anderson et al., 1993; Camilloni, 2005). Para realizar un manejo eficiente de las cuencas hidrológicas es necesario conocer primero cómo es la dinámica hídrica de estos sistemas. La descarga o caudal del río ha sido siem-pre la variable más discutida (Berbery and Barros, 2002) y depende de varios factores como la variabilidad climática (precipitación, evapotranspiración), la topografía, el tipo de suelo, el uso del suelo y las actividades del hombre.

Debido a la compleja génesis de esta llanura podemos encontrar, además de los cauces principales, cauces se-cundarios, temporarios, diferentes tipos de lagunas y al-bardones que permiten generar ambientes lóticos, lénticos y terrestres que le confieren al valle una gran heterogenei-dad ambiental (Iriondo, 1972; Francheschi et al., 1979) y edáfica (Passeggi, 2000). El régimen hídrico de estas islas está condicionado por el régimen del río y por el de las pre-cipitaciones locales. El patrón pulsátil de inundación (Neiff, 1996; Aceñolaza et al., 2003) produce impacto sobre las características geomorfológicas y biológicas de las islas, sumándole a la heterogeneidad geomorfológica, temporali-dad ecológica, lo cual se refleja en la vegetación.

Existen pronósticos estacionales de caudales en el cor-to y mediano plazo (5-10 días y 6 meses respectivamen-te), que ayudan a la toma de decisiones por parte de los productores y funcionarios públicos como así también de los habitantes de la zona. Es importante tener pronósticos confiables como así también brindar información sobre la distribución espacial de las aguas bajo distintos escena-rios hidrológicos los que, conforme al pronóstico hidrológi-co estacional (Flamenco, 1998), pueden clasificarse como de aguas muy altas, altas, normal, bajas y muy bajas. Para llegar a obtener mapas de áreas afectadas por agua se requiere indefectiblemente disponer de pronósticos esta-cionales de caudales en la zona de estudio, de modo de poder evaluar la susceptibilidad hidrológica del área. El concepto de susceptibilidad se refiere a la mayor o me-nor predisposición a que un evento suceda u ocurra sobre un determinado espacio geográfico. Las áreas que más rápidamente quedan bajo agua ante la ocurrencia de un evento son las de mayor susceptibilidad hídrica. La sus-ceptibilidad a inundaciones es la probabilidad de que una inundación ocurra en un área en base a las condiciones locales del terreno (Soldano, 2009). Por lo tanto, el objeti-vo de este trabajo fue producir una cartografía de suscep-tibilidad hídrica para un sector del delta Paranaense utili-zando imágenes satelitales de alta resolución y contribuir con información de utilidad para el sector agropecuario y forestal, debido a su importancia en la región. Esta carto-grafía constituirá una herramienta para el productor agro-pecuario, que será de fácil acceso y contribuirá en la toma de decisiones ante la ocurrencia de eventos importantes como sequía o inundación.

MATERIALES Y MÉTODOS

Área y período de estudio

En la porción inferior de la cuenca del Río Paraná se extiende la Región del Delta, situada entre las latitudes 32º 5’ S, al sur de la ciudad de Diamante (Entre Ríos) y 34º 29’ S, próxima a la ciudad de Buenos Aires (figura 1). Con una longitud de aproximadamente 320 km, la superficie cubre un total de 17.500 km2 (Bonfils, 1962; Canevari et al., 1999) dentro de la cual se hallan zonas actualmente sujetas a procesos fluviales y áreas anegables sin influen-cia fluvial, situadas al sur de la provincia de Entre Ríos (Malvárez, 1999).

Varios autores han subdividido a esta región basándose en distintos criterios, como es el caso de Iriondo (2004) quien bajo la denominación de “Complejo Litoral” subdivi-dió al área en 10 unidades geomorfológicas. Otro ejemplo es el de Malvárez (1999) quien se basó en el análisis con-junto de patrones de paisaje, régimen hidrológico y tipo de vegetación. Considerando que esta última zonificación es más acorde a los fines de este estudio, encontramos en la figura 1 demarcadas las 11 unidades de paisaje resultantes del trabajo mencionado.

El área de estudio definida para este trabajo se presenta en la figura 1 y con respecto a las unidades de paisaje defi-nidas por Malvárez, abarca la totalidad de algunas de ellas (B, C1, D, E, G) y fracciones en el caso de otras (A, C2, C3, F, H e I). En general, la mayoría de estas áreas com-prenden distintos tipos de bosques, praderas, sabanas de litoral, arbustales, isletas de bosques y lagunas de llanura.

La información de caudales mensuales y alturas hidro-métricas del río Paraná fue provista por la Subsecretaría de Recursos Hídricos de la Nación. En la etapa inicial de esta investigación se definieron los escenarios hídricos y, para cada uno de ellos, se seleccionaron las fechas posibles a analizar. Para tal fin, se trabajó con la serie histórica de caudales medios mensuales del río Parará en Corrientes, período 1904/05–2008/09, información hidrológica amplia y confiable (serie de caudales medios mensuales de más de 100 años). La estación hidrométrica ubicada en la lo-calidad de Corrientes presenta la mayor historia de aforos líquidos en el río Paraná desde Posadas hasta su desem-bocadura. Asimismo, uno de los coautores afirma sobre la confiabilidad de estos datos debido a que se ha revisado la curva de descarga de dicha sección en el marco del Pro-yecto Paraná Medio de Agua y Energía Eléctrica, Sociedad del Estado (AyEE, SE). Por otra parte, dentro del mismo Proyecto se ha evaluado la curva de doble masa o acumu-lación de volúmenes anuales (período 1905-2002) perte-necientes a la estación Timbúes, ubicada aguas arriba de Rosario. En este caso se demostró una diferencia negativa de aproximadamente un 10% con respecto a los datos de Corrientes, lo que convierte a esta serie de datos como poco consistente. Por lo tanto, para la caracterización del régimen hídrico fue conveniente entonces utilizar la infor-mación de caudales anuales provenientes de la estación Corrientes que es la única sección donde se han desarro-llado los dos modelos estacionales (semestrales) de pro-



Figura 1. Delta del Río Paraná (Argentina). Área de estudio y unidades de paisaje propuestas por Malvárez (1999).

nóstico que son el insumo principal para luego proceder a la elección de la cartografía de susceptibilidad hídrica. Del mismo modo, en función del análisis en Corrientes, se identificaron en el puerto de San Pedro (situado en el delta del río Paraná) períodos correspondientes a cada año hi-drológico más acotados, considerando en este caso alturas hidrométricas (tabla 1), con el objetivo de ajustar los perío-dos o las fechas para la búsqueda de las correspondientes imágenes satelitales.

Para cada año se calculó el caudal medio del año hidro-lógico (septiembre-agosto) y se aplicaron sobre dicha serie temporal funciones de distribución (Pearson, Log-Pearson y Gumbel). La función de mejor ajuste fue la de Gumbel. Sobre la base de estos resultados, se establecieron los umbrales para la clasificación del régimen hídrico del río Paraná cuyos valores y categorías se detallan en la tabla 2. A partir de la caracterización del régimen hídrico, se se-leccionaron años hidrológicos para cada categoría desde el año 1980, donde se comienza a disponer de imágenes satelitales.

Por otra parte, el año hidrológico se dividió en dos perío-dos (abril-septiembre y octubre-marzo) en base al régimen de lluvias y la probabilidad de ocurrencia de un evento inun-dación. En términos generales, durante la temporada de primavera-verano el régimen de lluvias es más importante y, en consecuencia, las crecidas ocurren frecuentemente durante este período. En la temporada otoño-invierno, el estado de aguas suele ser de estiaje. No obstante, existe la probabilidad de que ocurran situaciones atípicas donde las lluvias se produzcan durante el invierno y como con-secuencia ocurran inundaciones, tal como sucedió en los años 1983 y 1992. Otro aspecto importante a mencionar es que debido a que la serie de datos de caudales seleccio-nada corresponde al puerto de Corrientes y que éste no se halla dentro del área de estudio, se debe tener en cuenta la existencia de un retraso de 30 a 60 días entre la ocurren-cia de una onda de crecida registrada en dicho puerto y el puerto de Rosario.

En la tabla 3 se detallan la cantidad de imágenes disponi-bles para cada sub período dentro del año hidrológico y para cada tipo de escenario hídrico (seco, normal y húmedo).



Información satelital

Sobre la base de los períodos detallados en la tabla 1 para el puerto de San Pedro, se seleccionaron las imáge-nes satelitales para el área de estudio, que en total fueron 56. Las imágenes empleadas fueron adquiridas por el sen-sor Thematic Mapper (TM 5) del satélite Landsat y fueron provistas por el Instituto Nacional de Tecnología Agrope-cuaria (INTA), la Comisión Nacional de Investigaciones Espaciales (CONAE), el Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) y por el U. S. Gelological Survey (USGS). La elección de la fuente de imágenes estuvo basada en la resolución espacial y espectral de las mismas, siendo la primera de 30 metros, lo cual permite tener una visua-lización a nivel de lote. Con respecto a la resolución es-pectral, estas imágenes están compuestas por 6 bandas que dentro del espectro electromagnético se hallan en el rango visible (3 bandas): infrarrojo cercano (una banda) e infrarrojo medio (dos bandas). La resolución temporal de estas imágenes es de 16 días. De las pasadas del satélite Landsat se tomó la correspondiente al path/row 226-083 que captura principalmente el tramo medio del delta (desde Villa Constitución hasta el puerto de Ibicuy). Cada path/row

Tabla 2. Régimen hídrico del caudal medio (año hidrológico) para el delta del río Paraná.

Tabla 3. Cantidad de imágenes disponibles para cada subperíodo abril-septiembre (abr-sept) y octubre-marzo (oct-marzo) dentro de cada año hidrológico analizado, según escenario hídrico.

Tabla 1. Fechas seleccionadas para analizar imágenes según información obtenida en los puertos de Corrientes y de San Pedro.

Estado Año Caudal medioanual (m3.s-1)

1999/2000 13500 todos los meses dic 1999 a feb 20002008/2009 13800 todos los meses enero a mayo 2009

1995/1996 16300 todos los meses nov 1995, feb, marzo, mayo, junio 19962002/2003 15600 todos los meses octubre 2002 a junio 20032004/2005 16100 todos los meses nov 2004 a mayo 2005

1991/1992 22100 todos los meses1992/1993 21300 sept 1992 a abril 19931997/1998 27300 todos los meses1998/1999 21300 sept a dic 19982006/2007 18700 dic 2006 a abril 2007 marzo a junio 2007

Fechas a analizar según sitio

Corrientes San Pedro

Seco

Normal

Húmedo

abril 1992 a mayo 1993

nov 1997 a nov 1998

Probabilidad Caudal medio anual Régimen excedencia (año hidrológico) hídrico(%) 1904/05 - 2008/09

Muy húmedo20 20100

Húmedo40 17400

Normal60 15500

Seco80 13600

Muy Seco

Mediana 16400Media 17000

Seco Normal Húmedo

26/01/2000 27/03/1996 17/04/1992

10/01/2009 23/02/2003 23/08/1992

02/05/2009 26/05/2003 02/04/1998

04/03/2005 05/06/1998

05/04/2005 09/09/1998

29/05/2007

12/01/2010

Escenarios hidrológicos

cubre una superficie de 185 x 185 Km. Del total de fechas disponibles, se seleccionaron aquellas que no presenta-ran nubes o su porcentaje fuera mínimo. Asimismo, hubo fechas para las cuales no se dispuso de imágenes. Las fechas con imágenes disponibles se detallan en la tabla 4.

Escenario Abr-Sept Oct-MarzoHúmedo 6 1

Normal 2 3

Seco 1 2

Cantidad de imágenes

Tabla 4. Fechas con imágenes disponibles para cada escenario hidrológico.

A cada una de las imágenes satelitales se les realizó una corrección geométrica para darles proyección geográfica. En este caso se utilizó Transversal Mercator Faja 5 con Datum WGS84. Por otra parte, se realizó una calibración radiométrica y corrección atmosférica. En cuanto a ésta úl-tima, se utilizó la técnica “Dark Object Substraction” (DOS),



Tabla 5. Fórmulas y bandas espectrales correspondientes a las imágenes Landsat utilizadas para el cálculo de los índices de ve-getación (NDVI), suelo (NDSI) y agua (NDWI).

la cual asigna al valor mínimo de cada banda la propiedad de cuerpo negro, igualando su reflectividad a cero. Poste-riormente, este valor se resta a cada píxel de cada ban-da. Para realizar este procedimiento se utilizó el software ENVI® y su función Dark Substract.

A continuación, para cada una de las imágenes coinci-dentes con las fechas seleccionadas, se calcularon índices normalizados de vegetación (NSVI), suelo (NDSI) y agua (NDWI) utilizando información espectral en las longitudes de onda del visible (VIS): rojo (R) y verde (V), infrarrojo cercano (IR) e infrarrojo medio (SWIR) (tabla 5). A partir del cálculo de estos índices, se realizó un compuesto de tres bandas en falso color compuesto, filtrando por el rojo al NDSI, por el verde al NDVI y finalmente por el azul al NDWI, según lo propuesto por Takeuchi y Yasuoka (2005). Estos autores denominaron al compuesto como NDXI, ob-teniéndose como resultado un mapa temático donde las superficies con agua aparecen con predominio de color azul, la vegetación con predominio de color verde, mien-tras que el suelo desnudo, la vegetación seca y las áreas urbanas oscilan entre el rojo y amarillo generando tonali-dades anaranjadas. Esta misma metodología fue aplicada por Rodríguez et al. (2009, 2010) para evaluar coberturas de suelo y las zonas inundadas en la Pampa húmeda, y por Edrosa et al. (2009) para generar una cartografía de sus-ceptibilidad a inundaciones en las islas del delta superior y medio del río Paraná.

Fórmula Bandas LandsatNDVI (IR-R)/(IR+R) 3 (VIS, R); 4 (IR)NDSI (SWIR-IR)/(SWIR+IR) 5 (SWIR); 4 (IR)

NDWI (VIS-SWIR)/(VIS+SWIR) 2 (VIS, V); 7 (SWIR)

Cada imagen resultante se obtuvo bajo dos formatos: byte y punto flotante. La primera para ser posteriormen-te clasificada y la segunda para ayudar en la separación de clases a partir de la interpretación de los histogramas. Cada imagen en formato byte fue clasificada según la me-todología ISODATA estableciendo un criterio de 30 clases como máximo. Los algoritmos de clasificación permiten agrupar píxeles en base a sus similitudes espectrales, que permiten encontrar un correlato entre las características de la región y alguno de los elementos de paisaje a identificar. Los algoritmos no supervisados permiten encontrar clases sin conocimiento previo de su existencia. Una vez corri-da la clasificación no supervisada, se procedió a clasificar cada píxel de cada imagen en dos posibles categorías: agua y no agua, asignando valores de 1 y 0 respectivamen-te, basándose en los valores de los índices (NDVI, NDSI y NDWI) y en sus distribuciones de frecuencias.

Posteriormente, cada una de las imágenes se transformó a máscara de agua con el objetivo de visualizar indepen-

dientemente cada escenario hídrico en un sistema de in-formación geográfico (SIG). Por otra parte, con el conjunto de imágenes procesadas se estableció la frecuencia con que cada píxel estuvo ocupado por agua en todos los pe-ríodos evaluados (seco, normal y húmedo). Para ello, se agruparon las imágenes según el escenario hídrico, siendo un total de 7 imágenes para el período húmedo, 5 para el normal y 3 para el seco. A continuación, se sumaron las tres imágenes obteniendo la frecuencia (de 0 a 1) con que cada píxel estuvo ocupado por agua. Los píxeles con una frecuencia cercana a 1 indican que esas zonas, indepen-dientemente del escenario, estuvieron ocupadas por agua. Por lo tanto, corresponden a cursos de agua permanentes. Luego se establecieron rangos para clasificar las frecuen-cias con que cada píxel estuvo ocupado por agua en muy seco, seco, normal, húmedo y muy húmedo.

RESULTADOS

A partir de la clasificación no supervisada de las imá-genes, se determinaron las clases agua y no agua y se asignaron valores de 1 y 0, respectivamente, en base a los criterios citados a continuación. En general, para la clase agua el valor medio de NDWI es de 0.22. Sin embargo, los cursos de agua permanentes presentan valores de este índice que oscilan entre 0.6 y 0.8 (Rodríguez et al., 2009). En general, los valores de NDSI aportan muy poco a la diferenciación de clases ya que sus valores son general-mente negativos y próximos a cero. El índice de vegetación (NDVI), presenta un valor medio de 0.4 para la vegetación, mientras que para la clase agua suelen ser negativos o muy bajos (próximos a cero). En este caso, suelen pre-sentar un correlato negativo con el NDWI. Por lo tanto, se puede considerar que aquellas clases cuyas distribuciones de frecuencia de NDWI caracterizadas por valores en su mayoría positivos y distribuciones de NDVI fuertemente negativas son agua. Sin embargo, en el caso de las zo-nas ribereñas, los valores de NDVI aumentan como con-secuencia de la vegetación presente. En este caso, si la distribución de valores de NDWI muestra valores positivos en un 60% o más sumado a valores de NDVI positivos y bajos, esta clase es considerada como agua.

Como resultado, se obtuvieron máscaras de agua para cada una de las escenas analizadas. De esta manera, fue posible visualizar la superficie ocupada por agua en las dis-tintas fechas. A modo de ejemplo, la figura 2 muestra dos escenarios hídricos opuestos: muy húmedo y muy seco, y la distribución espacial de las áreas con agua en cada uno.

Por otra parte, se estableció la frecuencia con que cada píxel estuvo ocupado por agua en todo el período de es-tudio. Como resultado se obtuvo una imagen cuyos valo-res por píxel fluctuaron entre 0 y 1. Para visualizarlo en un mapa con la distribución espacial del agua según cada es-cenario hidrológico, se clasificaron las frecuencias en ran-gos que variaron desde el estado muy seco hasta el muy húmedo en una escala colorimétrica, obteniendo el mapa de susceptibilidad hídrica (figura 3). Para ello se empleó la metodología estadística conocida como “natural breaks” o



algoritmo de Jenks que calcula las diferencias entre los va-lores de los píxeles ordenados de forma creciente, propo-niendo un límite o punto de quiebre para separar en rangos de modo que las diferencias entre grupos se maximicen y se minimicen dentro de cada grupo (Jenks, 1967). Este algoritmo trabaja con cinco clases, de manera que coinci-de con la cantidad de rangos de frecuencias o escenarios que se definieron en este trabajo (muy seco, seco, normal, húmedo y muy húmedo). Los límites (en número de píxeles ocupados por agua dentro de cada rango) a partir de los cuales se definió cada escenario figuran en la tabla 6.

Nótese que en la figura 3 se aprecia el estado de aguas para cada uno de los escenarios hidrológicos los cuales, a medida que avanzan en el estado hacia mayor humedad, se van sumando las superficies ocupadas por agua. En el

caso del período muy seco, por ejemplo, se observa que solamente están ocupados por agua los píxeles correspon-dientes a los cursos de agua permanente (color rojo). Así, cada color nuevo que aparece en la figura incluye la super-ficie ocupada por el agua del estado anterior.

Asimismo, este mapa de susceptibilidad se superpuso con información proveniente de cartas topográficas geore-ferenciadas de la zona. De esta manera, fue posible lo-calizar establecimientos en particular por sus coordenadas geográficas de latitud y longitud y observarlo simultánea-mente sobre la carta y el mapa de susceptibilidad hídrica (figura 4). Esto permitió visualizar el nivel de riesgo presen-te en un establecimiento determinado ante la presencia de cualquiera de los escenarios descriptos.

Figura 2. Máscaras de agua correspondientes a dos escenarios hídricos opuestos: a. 29 de mayo de 2007 (clasificado como muy húme-do) y b. 10 de enero de 2009 (clasificado como muy seco).

Figura 3. Cartografía de susceptibilidad a inundación y sequía del delta del Río Paraná. Escenarios Hídricos Probables: Muy Seco, Seco, Normal, Húmedo y Muy Húmedo.



DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES

El mapa de susceptibilidad hídrica resultante permite dar una idea de la distribución espacial de píxeles ocupados por el agua para cada escenario hidrológico. Por medio de esta información combinada con los resultados de pronós-ticos estacionales de caudales, se pretende brindar una cierta probabilidad de la distribución espacial del agua. Asi-mismo, la superposición del mapa de susceptibilidad hídri-ca con las cartas topográficas georeferenciadas de la zona, brinda la posibilidad de estimar el grado de susceptibilidad a inundación y/o sequía probable para cualquier localiza-ción geográfica dentro del sector estudiado.

Por otra parte, es importante destacar que para este es-tudio la cantidad de imágenes disponibles para el período

seco fue muy baja y consecuentemente su bondad para representar la cartografía de susceptibilidad hídrica. A esto se suma que el escenario hídrico seco es el más difícil de analizar, ya que es muy dependiente de la situación antece-dente y muy sensible a las lluvias locales. Asimismo, dentro del escenario húmedo correspondiente con el sub período octubre-marzo se dispuso de una sola imagen (tabla 4). Esto indica que habría que continuar con la investigación y aportar imágenes actuales para ampliar la serie histórica y obtener una mejor representación de la cartografía de susceptibilidad hídrica. A su vez, las imágenes que se va-yan incorporando permitirían realizar una validación de la misma. Esta investigación no incluyó en su metodología la validación de la cartografía de susceptibilidad genera-da debido a que sobre los 19 años analizados fue posible

Tabla 6. Cantidad de píxeles con agua, superficie que representan y porcentaje de la imagen total que surgieron a partir de la metodolo-gía de “Natural breaks” para la definición de cada escenario hidrológico.

Figura 4. Ejemplo de localización espacial sobre una Carta Topográfica digital georreferenciada superpuesta con el escenario hídrico probable correspondiente al escenario húmedo.

Escenarios Píxeles con agua Superficie (km2) %

Muy Seco 0 a 939803 < 845,82 < 7

Seco 939804 a 1848900 845,83 a 1664,01 7,1 a 14

Normal 1848901 a 3244315 1664,02 a 2919,88 14,1 a 24

Húmedo 3244316 a 7063083 2919,88 a 6356,77 24,1 a 53

Muy Húmedo 7063084 a 11564581 > 6356,77 > 53,1



utilizar sólo 15 imágenes que abarcaron solamente 8 even-tos. De esta manera, no fue conveniente separar un grupo de imágenes para la etapa de validación. No obstante, de aquí en adelante para los escenarios hídricos planteados se seleccionarán imágenes cada seis meses que ayudarán a evaluar la confiabilidad de esta cartografía hídrica.

Finalmente, se menciona que por medio de esta sencilla herramienta el productor puede combinar la información de una carta topográfica con el mapa de susceptibilidad hí-drica a través de las coordenadas geográficas del campo. De esta manera podrá conocer en forma directa en qué medida su campo podría ser afectado por el agua según el escenario hidrológico elegido de acuerdo al pronóstico estacional. Esta información es de gran utilidad para la toma de decisiones ya sea para realizar un ordenamiento territorial, planificar el ecoturismo, o las prácticas agrícolas, ganaderas y forestales.

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